Keras训练MNIST手写数字识别模型时样本数显示异常求助

问题原因说明 #

你在训练界面看到的1875并非训练样本总量，而是单轮（epoch）训练的迭代步数：

• TensorFlow的model.fit()方法默认采用分批训练策略，未显式指定batch_size参数时，默认单批次样本量为32
• 总训练样本量60000 ÷ 单批次样本量32 = 1875步，和你看到的数值完全匹配，属于框架的正常展示逻辑，不存在训练样本丢失的问题。

验证方法 #

你可以手动在model.fit()中传入batch_size参数修改批次大小，比如设置batch_size=64后，单轮训练的步数就会变为60000/64≈938，可以自行测试确认。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Subhradeep.Maji